提出了一种在输入问题类型未知的混合任务场景下的通用思想链(Meta-CoT)提示方法,旨在弥合性能和泛化之间的差距。
Meta-CoT的特点:
1. 场景识别:自动对输入问题进行分类
2. 示范选择:从数据池中构建多样化的示范
3. 答案推导:基于示范对输入问题进行最终答案推断
4. 在多个公共基准推理任务上表现出色
5. 实现了SVAMP任务的最先进结果
Meta-CoT的功能:
1. 使用Meta-CoT对未知类型问题进行推理
2. 在多任务场景中应用Meta-CoT来提高模型的泛化能力
3. 通过场景识别阶段优化问题分类和答案推导
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